LOF（Local Outlier Factor），即局部离群因子，是一种基于空间局部密度的异常检测方法，它可以发现比其他实例更不属于给定的数据集的实例。在机器学习和数据挖掘领域，LOF是一种常用的异常检测算法，它可以用来检测离群点，即异常样本。
选择外链的时候，首先要确保外链的质量，外链的内容要与LOF有关，且要是有用的、可信的、可靠的资源。可以从学术期刊、专业网站、知名网站等处获取可靠、有用的资源，例如斯坦福大学的机器学习课程，维基百科等。另外，可以通过搜索引擎获取相关资源，比如Google Scholar、Bing Scholar等，可以搜索到一些学术性的资源，以及一些专业的网站、博客等，可以从中获取到有用的信息。
此外，要注意链接的安全性，确保链接不会带来任何安全问题，以免影响到访问者的安全。最后，要确保链接是有效的，链接可以被正确地访问，以免影响到访问者的体验。
因此，在选择LOF相关的外链时，要确保外链的质量，要注意链接的安全性，要保证链接的有效性，以便能够为访问者提供有用的信息。
